Computer vision is the ability to see on machines, that is, to extract the spatio-temporal structure of images / videos in order to fully interpret scenes. This is a field in which abundant research activity takes place, but it is not just research. Computer vision technologies can contribute to well-being, economic growth, and environmental sustainability at the highest speed and at a lower cost than has ever been done.
Máster Universitario en Visión por Computador (Computer Vision)
Duration:
2 academic years
RUCT code: 4316989
ECTS Number: 90
Seats number: 7
Dean or center director:
JULIA GONZALEZ ALVAREZ
julia.gonzalez [at] usc.es
Title coordinator:
Victor Manuel Brea Sanchez
victor.brea [at] usc.es
Use languages:
English
Coordinator university:
University of Santiago de Compostela
Partaker universities:
University of Santiago de Compostela
University of A Coruña
University of Vigo
University of Porto
Xunta de Galicia title implantation authorization date:
Orde do 16/06/2020 (DOG do 1/07/2020)
BOE publication date:
07/05/2021
Automatic understanding of our visual world has never been so important in applications such as: healthcare, industry 4.0, mobile robotics, infrastructure and service safety, road safety, autonomous vehicles, leisure, advertising and much more. This master's degree offers an interdisciplinary specialization in the general fundamentals of computer vision. The master's degree aims to cover the current gap in the northwest of Spain and Portugal in relation to the formation of this profile, but also aims to attract students from other parts of Spain, Portugal and internationally.
Duration:
2 academic years
RUCT code: 4316989
ECTS Number: 90
Seats number: 7
Dean or center director:
JULIA GONZALEZ ALVAREZ
julia.gonzalez [at] usc.es
Title coordinator:
Victor Manuel Brea Sanchez
victor.brea [at] usc.es
Use languages:
English
Coordinator university:
University of Santiago de Compostela
Partaker universities:
University of Santiago de Compostela
University of A Coruña
University of Vigo
University of Porto
Xunta de Galicia title implantation authorization date:
Orde do 16/06/2020 (DOG do 1/07/2020)
BOE publication date:
07/05/2021
Automatic understanding of our visual world has never been so important in applications such as: healthcare, industry 4.0, mobile robotics, infrastructure and service safety, road safety, autonomous vehicles, leisure, advertising and much more. This master's degree offers an interdisciplinary specialization in the general fundamentals of computer vision. The master's degree aims to cover the current gap in the northwest of Spain and Portugal in relation to the formation of this profile, but also aims to attract students from other parts of Spain, Portugal and internationally.
Compulsory: 48
Electives: 9
External internships 3
Master Dissertation: 30
Total: 90
Not contemplated
Fundamentals of image processing and analysis
- P4231101
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Advanced image processing and analysis
- P4231102
- Compulsory Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Three-dimensional modeling and recognition
- P4231201
- Elective Credits
- Second Semester
- 3 Credits
Image modeling and description
- P4231103
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Visual recognition
- P4231104
- Compulsory Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Recognition of human actions
- P4231202
- Elective Credits
- Second Semester
- 3 Credits
Machine Learning Fundamentals for Computer Vision
- P4231105
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Advanced machine learning for computer vision
- P4231106
- Compulsory Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Instrumentation and processing for machine vision
- P4231107
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Photogrammetry and robotic vision
- P4231203
- Elective Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Real-time machine vision
- P4231204
- Elective Credits
- Second Semester
- 3 Credits
Instrumentation and processing for biomedical applications
- P4231108
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Biomedical image analysis
- P4231205
- Elective Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Biometrics
- P4231206
- Elective Credits
- Second Semester
- 3 Credits
Internships in companies
- P4231110
- Compulsory Credits
- Work Placements in Companies for Degrees and Master's Degrees
- 3 Credits
Master Dissertation
- P4231109
- Compulsory Credits
- End of Degree Projects and End of Master's Degree Projects
- 30 Credits
El perfil de ingreso recomendado es:
- Formación matemática equivalente como mínimo a un grado en Ingeniería.
- Conocimientos de programación en lenguajes tipo C/C++ o Java, o de prototipado tipo Matlab o Python
- Conocimientos de inglés para la compresión, escritura y habla, mínimo al equivalente al nivel B2 del marco europeo de referencia para lenguas del Consejo de Europa.
Compulsory: 48
Electives: 9
External internships 3
Master Dissertation: 30
Total: 90
O sistema de apoio e orientación dos estudantes comprende as seguintes actividades e servizos, tanto os proporcionados polas universidades a nivel xeral, como os específicos do mestrado:
- Xornada de presentación do máster, por parte dos coordinadores de todas as universidades, que terá lugar o primeiro día lectivo. Nesta xornada presentaranse os obxectivos do mestrado, a súa organización académica, competencias a adquirir e programación de actividades docentes.
- Información sobre os centros, a través das webs institucionais e de guías específicas de información pormenorizada sobre os centros (biblioteca, aulas de docencia, aulas de informática, departamentos, profesorado, etc.). Como xa se fai nas titulaciones actualmente en activo, ofrecerase así mesmo información sobre o plan de estudos do Máster en Visión por Computador (estrutura, materias, Traballo Fin de Máster, recoñecemento de créditos, etc.), a normativa académica pertinente (regulamento interno, Xunta de Centro e comisións, reclamaciones, cambios de grupo, uso de instalacións, etc.), organización docente do curso (horarios, calendario de exames, grupos, etc.), así como programas docentes detallados de todas as materias.
- Listas de distribución de estudantes a través das cales se fai chegar información administrativa puntual sobre determinados procesos.
- Delegación do alumnado.
- Programa de titorías académicas: asignarase a cada estudante un titor académico que lle proporcionará asistencia ao longo do curso. Este apoio será máis intenso no caso daqueles estudantes provenientes de programas de mobilidade (Erasmus, Erasmus Mundus External Cooperation Window, convenios bilaterais).
- Servizo de atención a estudantes con necesidades educativas específicas.
- Servizo de orientación laboral.
Cada estudante recibirá información, a través do correo electrónico, sobre todos estes aspectos; ademais de terá os datos de contacto dos responsábeis do título. Disporase de listas de distribución específicas do alumnado de novo ingreso para difundir información do seu interese que xurda ao longo do curso.
Todos os centros contan cunha delegación de alumnado cuxo obxectivo é a representación dos intereses dos estudantes nos diferentes órganos de goberno a nivel de centro e de universidade, e é considerada polos protocolos dos Sistemas de Garantía de Calidade de cada centro nos termos do órgano canalizador de suxestións e reclamacións e servirá de enlace entre o alumnado e a comisión académica.
Con carácter xeral as universidades dispoñen dos servizos de orientación que se relacionan a continuación, e que asisten ao alumnado durante a súa estancia na universidade.
A Oficina de información Universitaria (OIU) é o servizo que a USC pon a disposición da comunidade universitaria e das persoas alleas á mesma, coa finalidade de canalizar e dar resposta ás demandas informativas sobre a súa organización, funcionamento e actividades.
Con carácter xeral, informa sobre trámites e xestións dos procedementos académicos e de extensión universitaria e colabora na súa difusión, tanto no contorno máis inmediato como organizando ou participando en feiras e eventos de carácter educativo. É un servizo transversal que depende orgánicamente da xerencia e funcionalmente do Vicerrectorado de Comunicación e Coordinación.
When an official degree is suspended, USC guarantees the adequate effective development of the teaching that its students begin until its completion. To this end, the Governing Council approves the criteria related, among others, to:
- The admission of new enrollments in the degree.
- The gradual abolition of teaching.
- If the expired degree is replaced by a similar one (modifying the nature of the degree), it sets the conditions that make it easier for students to continue their studies in the new degree and the equivalences between the subjects of one and the other plan.
Access
Para acceder aos ensinos oficiais de Máster será necesario estar en posesión de:
A.1. Un título universitario oficial español.
A.2. Un título expedido por unha institución de educación superior pertencente a outro Estado integrante do Espazo Europeo de Educación Superior que faculte no mesmo para o acceso a ensinos de Máster.
A.3. Un título pertencente a un sistema educativo alleo ao Espazo Europeo de Educación, previa comprobación pola Universidade de que o citado título acredita un nivel de formación equivalente aos correspondentes títulos universitarios oficiais españois e faculta no país expedidor do título para o acceso a ensinos de posgrao.
A.4. Un título superior das Ensinanzas Artísticas Superiores do sistema educativo español.
Admission
La priorización de los candidatos se basará en los siguientes aspectos:
1º) Adecuación de expediente académico y curriculum vitae al perfil académico esperado.
2º) Acreditación de nivel de inglés mínimo B1.
3º) Expediente académico.
4º) Experiencia laboral en el ámbito de la visión por computador (preferentemente) y de las TIC en general.
5º) Otros méritos relacionados con el ámbito de la visión por computador (preferentemente) y de las TIC en general.
Los dos primeros criterios son excluyentes, de modo que los candidatos para los que se establezca la no adecuación en conjunto de expediente académico y curriculum vitae, o no acrediten nivel mínimo de inglés quedarán excluidos. Para el resto, el expediente académico tendrá un peso del 80% del total, la experiencia laboral tendrá un peso del 15% y otros méritos el 5%.
La priorización de los candidatos se basará en los siguientes aspectos:
1º) Adecuación de expediente académico y curriculum vitae al perfil académico esperado.
2º) Acreditación de nivel de inglés mínimo B1.
3º) Expediente académico.
4º) Experiencia laboral en el ámbito de la visión por computador (preferentemente) y de las TIC en general.
5º) Otros méritos relacionados con el ámbito de la visión por computador (preferentemente) y de las TIC en general.
Los dos primeros criterios son excluyentes, de modo que los candidatos para los que se establezca la no adecuación en conjunto de expediente académico y curriculum vitae, o no acrediten nivel mínimo de inglés quedarán excluidos. Para el resto, el expediente académico tendrá un peso del 80% del total, la experiencia laboral tendrá un peso del 15% y otros méritos el 5%.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Ability to analyze and synthesize knowledge
- Ability to analyze the needs of a company in the field of computer vision and determine the best technological solution for it.
- Ability to develop systems of computer vision depending on the existing needs and apply the most adequate technological tools
- Critical analysis and rigorous evaluation of technologies and methodology skills.
- Ability to identify unresolved problems and provide innovative solutions.
- Ability to identify theoretical results or new technologies with innovative potential and turn them into utility products for society.
- Autonomous learning Ability for the specialization in one or more fields of study.
- Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de procesado de imagen
- Conocer y aplicar técnicas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones aplicadas a visión por computador
- Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de análisis de imagen y vídeo
- Concebir, desarrollar y evaluar sistemas complejos de visión por computador
- Analizar y aplicar métodos del estado de la técnica en visión por computador
- Conocer y aplicar los fundamentos de los sistemas de adquisición de imagen y de visión artificial
- Conocer y aplicar los fundamentos de la adquisición de imagen médica y su procesamiento y análisis
- Comunicar y diseminar los resultados y conclusiones de la investigación
- Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías para el reconocimiento de patrones visuales en escenas reales
- Ejercer la profesión con conciencia clara de su dimensión humana, económica, legal y ética y con un claro compromiso de calidad y mejora continua
- Capacidad de trabajo en equipo, organización y planificación
- Desarrollo del espíritu innovador y emprendedor
- Capacidad para comprender el significado y aplicación de la perspectiva de género en los distintos ámbitos de conocimiento y en la práctica profesional con el objetivo de alcanzar una sociedad más justa e igualitaria
- Incorporar en el ejercicio profesional criterios de sostenibilidad y compromiso ambiental. Adquirir habilidades en el uso equitativo, responsable y eficiente de los recursos
Mobility
Impulsarase a sinatura de convenios con empresas e centros tecnolóxicos para a realización de Traballos de Fin de Máster co-titorizados por empresa e universidade. O obxectivo é facer unha oferta o máis ampla posible de TFM con esta orientación profesional e innovadora. Varias empresas e institucións xa colaboraron na definición deste plan de estudos e manifestado o seu interese en ofertar proxectos para TFM.
Tamén se ofertarán propostas para TFM e Prácticas Externas para seren realizadas en Centros de Investigación (CITIUS, CTIC, atlanTTIC, INESC TEC), aos que están adscritos moitos dos docentes dos departamentos que impulsan o mestrado. Estes TFM terán unha maior orientación investigadora.
A ETSE-USC, a FIC-UDC, a EET-Uvigo, e a FEUP-Ou.Porto contan cun grande número de convenios de prácticas externas con empresas e centros de investigación que permiten garantir unha oferta suficiente de prácticas para a demanda dos estudantes deste título de máster. Os convenios son aprobados polo consello de goberno das respectivas universidades e o seu seguimiento corresponde á comisión académica de cada título. Os estudantes no primeiro ano de matrícula, tanto a tempo completo como a tempo parcial, non poderán realizar as prácticas até o segundo cuadrimestre. En anos sucesivos, os estudantes poderán realizalas en calquera dos cuadrimestres. Ademais, a comisión académica do mestrado definirá normativas para a adxudicación das prácticas, o seu seguimiento, o informe final dos titores externos, e elaboración da memoria de prácticas, atendendo ás normativas vixentes en cada Universidade.
Se promoverá que as prácticas externas sirvan como adaptación do alumnado ao novo contorno de traballo, e como preámbulo para a realización do TFM, que por esixencias da normativa portuguesa debe ter unha carga mínima de 30 ECTS
A mobilidade dos/as estudantes está regulada a través do “Regulamento de intercambios interuniversitarios”. A través da Oficina de Relacións Exteriores xestiónanse programas de intercambio tanto nacionais (SICUE), como europeos (ERASMUS) e extracomunitarios (intercambios con países de América Latina ou países de fala inglesa):
Internships
As prácticas externas deben proporcionar ao estudante un contacto directo coa realidade laboral. Aínda que os créditos son limitados, procurarase que os estudantes se integren en proxectos en marcha, non só para aprender os fluxos e dinámicas de traballo en equipo no ámbito da visión por computador, senón tamén tratar de achegar nalgún lugar do proxecto os coñecementos adquiridos no mestrado até a data
As prácticas consensuaranse coas empresas e cos centros de investigación ofertantes (que teñan asinado un convenio de colaboración), de tal xeito que se cumpra o requisito de os proxectos en que se integren axudaren a completar a súa formación nalgunhas das materias obrigatorias ou optativas cursadas e que lles permitan ter un contacto directo coa realidade do mercado.
O Traballo Fin de Máster é un exercicio orixinal que debe ser realizado individualmente e que consiste nun proxecto integral de natureza investigadora ou de aplicación innovadora que sintetice as competencias adquiridas no mestrado. Para a sua superación será defendido perante un tribunal formado por profesorado do título. Cada estudante terá polo menos un profesor ou unha profesora para a función de titorización durante o proceso e que velará pola calidade do traballo. A oferta de Traballos Fin de Máster realizarase ao comezo de cada curso académico. A oferta poderá incluír traballos ofertados por empresas e centros de investigación colaboradores, e traballos ofertados por profesores de departamentos con docencia no mestrado. A oferta de Traballos Fin de Máster debe ser suficiente para todos os estudantes matriculados da materia.
The teaching staff, whose members belong to singular research centers (CiTIUS, CITIC, AtlanTIC and INESC TEC) of the four universities, developes relevant activities in teaching, research and knowledge transfer in various areas of computer vision and artificial intelligence. Its spertise includes: segmentation, classification and tracking of objects; inspection and monitoring of industrial processes; robotic vision; smart cameras; medical image analysis; biometric verification; driving support; photogrammetry with UAVs; recognition of gestures and behaviors in videos; document analysis; person-machine interfaces, or virtual and augmented reality.
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|
|---|---|---|---|
|
Offer |
|||
|
IN01 Offered places Number of places offered for each academic year. Scale info: Whole number |
6,0 |
7,0 |
|
|
Enrolment |
|||
|
IN02 Enrollment Number of students enrolled in an academic year without counting students from incoming mobility programs. Scale info: Whole number |
7,0 |
10,0 |
|
|
IN03 Access enrollment Number of students enrolling in a study plan for the first time. This includes students who transfer their transcripts, access by partial validation of foreign studies or who adapt from plans in extinction. Scale info: Whole number |
5,0 |
6,0 |
|
|
IN04 New enrollment by pre-registration Number of students who enroll in the first year of a study plan for the first time, that is, not counting students who access through partial validation of foreign studies, transfers or adaptations from plans in extinction. Scale info: Whole number |
5,0 |
6,0 |
|
|
IN05 Variation in new enrollment by pre-registration Relative variation rate of new admission enrollment by pre-registration. Scale info: Percentage with two decimal places. |
66,67 |
- |
|
|
Admittance profile |
|||
|
IN06 Average access grade by pre-registration Average entrance grade for pre-registration of students starting studies. Determines the entry profile. Scale info: Rational number with two decimal places. The range goes from 0 to the maximum value that can be obtained in each academic year for pre-registration (some historical values have been 10.00 points, 12.00 points or 14.00 points). |
7,3513 |
6,9405 |
|
|
IN08 Percentage of foreign students over total enrolled Percentage of foreign students over enrolled students, excluding students enrolled in incoming mobility programs. Scale info: Percentage with two decimal places |
14,29 |
10,0 |
|
|
IN09 Percentage of national students from outside Galicia over total enrolled Percentage of national students from outside Galicia on enrolled students, without counting students enrolled in incoming mobility programs. Scale info: Percentage with two decimal places |
0,0 |
30,0 |
|
|
IN13 Percentage of enrolled students who are USC graduates Number of students enrolled in the master's program who graduated from USC. Scale info: Percentage with two decimal places |
28,57 |
20,0 |
|
|
Adaptation to demand |
|||
|
IN12 Occupancy rate Number of new students entering through pre-registration divided by the places offered. Scale info: Percentage with two decimal places |
83,33 |
85,71 |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|
|---|---|---|---|
|
External mobility |
|||
|
IN18 Percentage of students received by USC from mobility programs over total enrolled Number of students received at USC in that degree from other universities (mobility programs) divided by the number of students enrolled in the degree. Scale info: Percentage with two decimal places |
0,0 |
0,0 |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|---|---|---|
|
IN22 Percentage of graduates in an academic year who completed internships in companies or institutions during their studies Percentage relationship between graduates of a degree in an academic year who have carried out internships in companies and institutions throughout their studies, out of the total number of students graduating in that degree and in that same academic year. Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
75,0 |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|
|---|---|---|---|
|
Drop-out |
|||
|
IN41 Dropout rate under RD 1393/2007 Percentage relationship between students in a new admission cohort who should have obtained their degree in the previous academic year and who did not enroll in either that academic year or the previous one. Scale info: Percentage with two decimal places |
- |
33,33 |
|
|
Assessment |
|||
|
IN36 Evaluation rate Percentage relationship between the total number of ordinary credits for which the students applied and the total number of ordinary credits enrolled. Scale info: Percentage with two decimal places |
87,4 |
83,77 |
|
|
Average duration of studies |
|||
|
IN38 Average duration of studies Average duration (in years) in which students take to complete the credits corresponding to the curriculum. Scale info: Rational number with two decimal places |
2,0 |
2,0 |
|
|
Efficiency of graduates |
|||
|
IN53 Efficiency rate (graduates' performance) Percentage ratio between the total number of credits that a student passed during the degree in which he graduated and the total number of credits in which he enrolled. Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
93,02 |
|
|
Students per group |
|||
|
IN32 Average number of students per interactive teaching group Relationship between the number of enrolled students and the number of interactive teaching groups. Scale info: Rational number with two decimal places |
4,1667 |
4,75 |
|
|
IN55 Average number of students enrolled in mandatory and basic training courses per theoretical group (lectures) Relationship between the number of students enrolled in compulsory basic education subjects and the number of theory groups in those subjects. Scale info: Rational number with two decimal places |
5,0 |
5,875 |
|
|
IN56 Average number of students enrolled in elective courses per theoretical group (lectures) Relationship between the number of students enrolled in optional subjects and the number of theory groups in those subjects. Scale info: Rational number with two decimal places |
2,3333 |
2,0 |
|
|
Success |
|||
|
IN35 Success rate Percentage ratio between the total number of ordinary credits that students have passed and the total number of ordinary credits for which they have applied. Scale info: Percentage with two decimal places |
95,5 |
90,7 |
|
|
IN50 Success rate of graduates Percentage relationship between the total number of credits that a student passed throughout the degree from which he/she graduated and the total number of credits that he/she applied for. Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
94,49 |
|
|
Graduation |
|||
|
IN37 Graduation rate Percentage ratio between students who completed their studies within the time provided for in the study plan or in an additional academic year and their entry cohort. It shows information on the degree of effectiveness of the students and the institution in relation to their academic activity. Scale info: Percentage with two decimal places |
- |
66,67 |
|
|
Performance |
|||
|
IN34 Performance rate Percentage relationship between the total number of ordinary credits that students passed and the total number of ordinary credits in which they enrolled. Scale info: Percentage with two decimal places |
83,46 |
75,48 |
|
|
Satisfaction |
|||
|
IN19 Students' satisfaction with external internships Average rating of the student satisfaction survey with external internships. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
- |
4,8889 |
|
|
IN20 Professional tutors' satisfaction with external internships Average rating of the professional tutors' satisfaction survey with external internships. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
- |
3,67 |
|
|
IN42 General satisfaction of graduates with the degree program Average rating of questions regarding satisfaction with the degree in the graduate survey. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
3,55 |
- |
|
|
IN46 Students' satisfaction with the teaching received Average rating of the student satisfaction survey with the teaching received. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
2,43 |
4,58 |
|
|
IN47 Teachers' satisfaction with the teaching provided Average rating of the teacher satisfaction survey with the teaching provided. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
3,9487 |
3,8974 |
|
|
IN48 Response rate to the satisfaction survey Percentage of response to the satisfaction survey by students. Scale info: Percentage with two decimal places |
20,0 |
42,8571 |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|---|---|---|
|
IN24 Percentage of Teaching and Research Staff (PDI) with six-year research periods Percentage relationship between the PDI with six years and the total PDI with teaching in the degree and which can have six years Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
100,0 |
|
IN25 Percentage of PDI with a PhD over total PDI Percentage ratio between the doctoral PDI and the total PDI with teaching in the title. Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
100,0 |
|
IN26 Percentage of civil servant PDI over total PDI Percentage relationship between the official PDI and the total PDI with teaching in the degree. Scale info: Percentage with two decimal places |
87,5 |
100,0 |
Compulsory: 48
Electives: 9
External internships 3
Master Dissertation: 30
Total: 90
Not contemplated
Fundamentals of image processing and analysis
- P4231101
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Advanced image processing and analysis
- P4231102
- Compulsory Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Three-dimensional modeling and recognition
- P4231201
- Elective Credits
- Second Semester
- 3 Credits
Image modeling and description
- P4231103
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Visual recognition
- P4231104
- Compulsory Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Recognition of human actions
- P4231202
- Elective Credits
- Second Semester
- 3 Credits
Machine Learning Fundamentals for Computer Vision
- P4231105
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Advanced machine learning for computer vision
- P4231106
- Compulsory Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Instrumentation and processing for machine vision
- P4231107
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Photogrammetry and robotic vision
- P4231203
- Elective Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Real-time machine vision
- P4231204
- Elective Credits
- Second Semester
- 3 Credits
Instrumentation and processing for biomedical applications
- P4231108
- Compulsory Credits
- First Semester
- 6 Credits
Biomedical image analysis
- P4231205
- Elective Credits
- Second Semester
- 6 Credits
Biometrics
- P4231206
- Elective Credits
- Second Semester
- 3 Credits
Internships in companies
- P4231110
- Compulsory Credits
- Work Placements in Companies for Degrees and Master's Degrees
- 3 Credits
Master Dissertation
- P4231109
- Compulsory Credits
- End of Degree Projects and End of Master's Degree Projects
- 30 Credits
El perfil de ingreso recomendado es:
- Formación matemática equivalente como mínimo a un grado en Ingeniería.
- Conocimientos de programación en lenguajes tipo C/C++ o Java, o de prototipado tipo Matlab o Python
- Conocimientos de inglés para la compresión, escritura y habla, mínimo al equivalente al nivel B2 del marco europeo de referencia para lenguas del Consejo de Europa.
Compulsory: 48
Electives: 9
External internships 3
Master Dissertation: 30
Total: 90
O sistema de apoio e orientación dos estudantes comprende as seguintes actividades e servizos, tanto os proporcionados polas universidades a nivel xeral, como os específicos do mestrado:
- Xornada de presentación do máster, por parte dos coordinadores de todas as universidades, que terá lugar o primeiro día lectivo. Nesta xornada presentaranse os obxectivos do mestrado, a súa organización académica, competencias a adquirir e programación de actividades docentes.
- Información sobre os centros, a través das webs institucionais e de guías específicas de información pormenorizada sobre os centros (biblioteca, aulas de docencia, aulas de informática, departamentos, profesorado, etc.). Como xa se fai nas titulaciones actualmente en activo, ofrecerase así mesmo información sobre o plan de estudos do Máster en Visión por Computador (estrutura, materias, Traballo Fin de Máster, recoñecemento de créditos, etc.), a normativa académica pertinente (regulamento interno, Xunta de Centro e comisións, reclamaciones, cambios de grupo, uso de instalacións, etc.), organización docente do curso (horarios, calendario de exames, grupos, etc.), así como programas docentes detallados de todas as materias.
- Listas de distribución de estudantes a través das cales se fai chegar información administrativa puntual sobre determinados procesos.
- Delegación do alumnado.
- Programa de titorías académicas: asignarase a cada estudante un titor académico que lle proporcionará asistencia ao longo do curso. Este apoio será máis intenso no caso daqueles estudantes provenientes de programas de mobilidade (Erasmus, Erasmus Mundus External Cooperation Window, convenios bilaterais).
- Servizo de atención a estudantes con necesidades educativas específicas.
- Servizo de orientación laboral.
Cada estudante recibirá información, a través do correo electrónico, sobre todos estes aspectos; ademais de terá os datos de contacto dos responsábeis do título. Disporase de listas de distribución específicas do alumnado de novo ingreso para difundir información do seu interese que xurda ao longo do curso.
Todos os centros contan cunha delegación de alumnado cuxo obxectivo é a representación dos intereses dos estudantes nos diferentes órganos de goberno a nivel de centro e de universidade, e é considerada polos protocolos dos Sistemas de Garantía de Calidade de cada centro nos termos do órgano canalizador de suxestións e reclamacións e servirá de enlace entre o alumnado e a comisión académica.
Con carácter xeral as universidades dispoñen dos servizos de orientación que se relacionan a continuación, e que asisten ao alumnado durante a súa estancia na universidade.
A Oficina de información Universitaria (OIU) é o servizo que a USC pon a disposición da comunidade universitaria e das persoas alleas á mesma, coa finalidade de canalizar e dar resposta ás demandas informativas sobre a súa organización, funcionamento e actividades.
Con carácter xeral, informa sobre trámites e xestións dos procedementos académicos e de extensión universitaria e colabora na súa difusión, tanto no contorno máis inmediato como organizando ou participando en feiras e eventos de carácter educativo. É un servizo transversal que depende orgánicamente da xerencia e funcionalmente do Vicerrectorado de Comunicación e Coordinación.
When an official degree is suspended, USC guarantees the adequate effective development of the teaching that its students begin until its completion. To this end, the Governing Council approves the criteria related, among others, to:
- The admission of new enrollments in the degree.
- The gradual abolition of teaching.
- If the expired degree is replaced by a similar one (modifying the nature of the degree), it sets the conditions that make it easier for students to continue their studies in the new degree and the equivalences between the subjects of one and the other plan.
Access
Para acceder aos ensinos oficiais de Máster será necesario estar en posesión de:
A.1. Un título universitario oficial español.
A.2. Un título expedido por unha institución de educación superior pertencente a outro Estado integrante do Espazo Europeo de Educación Superior que faculte no mesmo para o acceso a ensinos de Máster.
A.3. Un título pertencente a un sistema educativo alleo ao Espazo Europeo de Educación, previa comprobación pola Universidade de que o citado título acredita un nivel de formación equivalente aos correspondentes títulos universitarios oficiais españois e faculta no país expedidor do título para o acceso a ensinos de posgrao.
A.4. Un título superior das Ensinanzas Artísticas Superiores do sistema educativo español.
Admission
La priorización de los candidatos se basará en los siguientes aspectos:
1º) Adecuación de expediente académico y curriculum vitae al perfil académico esperado.
2º) Acreditación de nivel de inglés mínimo B1.
3º) Expediente académico.
4º) Experiencia laboral en el ámbito de la visión por computador (preferentemente) y de las TIC en general.
5º) Otros méritos relacionados con el ámbito de la visión por computador (preferentemente) y de las TIC en general.
Los dos primeros criterios son excluyentes, de modo que los candidatos para los que se establezca la no adecuación en conjunto de expediente académico y curriculum vitae, o no acrediten nivel mínimo de inglés quedarán excluidos. Para el resto, el expediente académico tendrá un peso del 80% del total, la experiencia laboral tendrá un peso del 15% y otros méritos el 5%.
La priorización de los candidatos se basará en los siguientes aspectos:
1º) Adecuación de expediente académico y curriculum vitae al perfil académico esperado.
2º) Acreditación de nivel de inglés mínimo B1.
3º) Expediente académico.
4º) Experiencia laboral en el ámbito de la visión por computador (preferentemente) y de las TIC en general.
5º) Otros méritos relacionados con el ámbito de la visión por computador (preferentemente) y de las TIC en general.
Los dos primeros criterios son excluyentes, de modo que los candidatos para los que se establezca la no adecuación en conjunto de expediente académico y curriculum vitae, o no acrediten nivel mínimo de inglés quedarán excluidos. Para el resto, el expediente académico tendrá un peso del 80% del total, la experiencia laboral tendrá un peso del 15% y otros méritos el 5%.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Ability to analyze and synthesize knowledge
- Ability to analyze the needs of a company in the field of computer vision and determine the best technological solution for it.
- Ability to develop systems of computer vision depending on the existing needs and apply the most adequate technological tools
- Critical analysis and rigorous evaluation of technologies and methodology skills.
- Ability to identify unresolved problems and provide innovative solutions.
- Ability to identify theoretical results or new technologies with innovative potential and turn them into utility products for society.
- Autonomous learning Ability for the specialization in one or more fields of study.
- Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de procesado de imagen
- Conocer y aplicar técnicas de aprendizaje automático y reconocimiento de patrones aplicadas a visión por computador
- Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de análisis de imagen y vídeo
- Concebir, desarrollar y evaluar sistemas complejos de visión por computador
- Analizar y aplicar métodos del estado de la técnica en visión por computador
- Conocer y aplicar los fundamentos de los sistemas de adquisición de imagen y de visión artificial
- Conocer y aplicar los fundamentos de la adquisición de imagen médica y su procesamiento y análisis
- Comunicar y diseminar los resultados y conclusiones de la investigación
- Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías para el reconocimiento de patrones visuales en escenas reales
- Ejercer la profesión con conciencia clara de su dimensión humana, económica, legal y ética y con un claro compromiso de calidad y mejora continua
- Capacidad de trabajo en equipo, organización y planificación
- Desarrollo del espíritu innovador y emprendedor
- Capacidad para comprender el significado y aplicación de la perspectiva de género en los distintos ámbitos de conocimiento y en la práctica profesional con el objetivo de alcanzar una sociedad más justa e igualitaria
- Incorporar en el ejercicio profesional criterios de sostenibilidad y compromiso ambiental. Adquirir habilidades en el uso equitativo, responsable y eficiente de los recursos
Mobility
Impulsarase a sinatura de convenios con empresas e centros tecnolóxicos para a realización de Traballos de Fin de Máster co-titorizados por empresa e universidade. O obxectivo é facer unha oferta o máis ampla posible de TFM con esta orientación profesional e innovadora. Varias empresas e institucións xa colaboraron na definición deste plan de estudos e manifestado o seu interese en ofertar proxectos para TFM.
Tamén se ofertarán propostas para TFM e Prácticas Externas para seren realizadas en Centros de Investigación (CITIUS, CTIC, atlanTTIC, INESC TEC), aos que están adscritos moitos dos docentes dos departamentos que impulsan o mestrado. Estes TFM terán unha maior orientación investigadora.
A ETSE-USC, a FIC-UDC, a EET-Uvigo, e a FEUP-Ou.Porto contan cun grande número de convenios de prácticas externas con empresas e centros de investigación que permiten garantir unha oferta suficiente de prácticas para a demanda dos estudantes deste título de máster. Os convenios son aprobados polo consello de goberno das respectivas universidades e o seu seguimiento corresponde á comisión académica de cada título. Os estudantes no primeiro ano de matrícula, tanto a tempo completo como a tempo parcial, non poderán realizar as prácticas até o segundo cuadrimestre. En anos sucesivos, os estudantes poderán realizalas en calquera dos cuadrimestres. Ademais, a comisión académica do mestrado definirá normativas para a adxudicación das prácticas, o seu seguimiento, o informe final dos titores externos, e elaboración da memoria de prácticas, atendendo ás normativas vixentes en cada Universidade.
Se promoverá que as prácticas externas sirvan como adaptación do alumnado ao novo contorno de traballo, e como preámbulo para a realización do TFM, que por esixencias da normativa portuguesa debe ter unha carga mínima de 30 ECTS
A mobilidade dos/as estudantes está regulada a través do “Regulamento de intercambios interuniversitarios”. A través da Oficina de Relacións Exteriores xestiónanse programas de intercambio tanto nacionais (SICUE), como europeos (ERASMUS) e extracomunitarios (intercambios con países de América Latina ou países de fala inglesa):
Internships
As prácticas externas deben proporcionar ao estudante un contacto directo coa realidade laboral. Aínda que os créditos son limitados, procurarase que os estudantes se integren en proxectos en marcha, non só para aprender os fluxos e dinámicas de traballo en equipo no ámbito da visión por computador, senón tamén tratar de achegar nalgún lugar do proxecto os coñecementos adquiridos no mestrado até a data
As prácticas consensuaranse coas empresas e cos centros de investigación ofertantes (que teñan asinado un convenio de colaboración), de tal xeito que se cumpra o requisito de os proxectos en que se integren axudaren a completar a súa formación nalgunhas das materias obrigatorias ou optativas cursadas e que lles permitan ter un contacto directo coa realidade do mercado.
O Traballo Fin de Máster é un exercicio orixinal que debe ser realizado individualmente e que consiste nun proxecto integral de natureza investigadora ou de aplicación innovadora que sintetice as competencias adquiridas no mestrado. Para a sua superación será defendido perante un tribunal formado por profesorado do título. Cada estudante terá polo menos un profesor ou unha profesora para a función de titorización durante o proceso e que velará pola calidade do traballo. A oferta de Traballos Fin de Máster realizarase ao comezo de cada curso académico. A oferta poderá incluír traballos ofertados por empresas e centros de investigación colaboradores, e traballos ofertados por profesores de departamentos con docencia no mestrado. A oferta de Traballos Fin de Máster debe ser suficiente para todos os estudantes matriculados da materia.
The teaching staff, whose members belong to singular research centers (CiTIUS, CITIC, AtlanTIC and INESC TEC) of the four universities, developes relevant activities in teaching, research and knowledge transfer in various areas of computer vision and artificial intelligence. Its spertise includes: segmentation, classification and tracking of objects; inspection and monitoring of industrial processes; robotic vision; smart cameras; medical image analysis; biometric verification; driving support; photogrammetry with UAVs; recognition of gestures and behaviors in videos; document analysis; person-machine interfaces, or virtual and augmented reality.
| Victor Manuel Brea Sanchez |
| Eva Cernadas García |
| Daniel Cores Costa |
| Julian Carlos Flores Gonzalez |
| Pablo Garcia Tahoces |
| Paula López Martínez |
| Xosé Manuel Pardo López |
| Nicolas Vila Blanco |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|
|---|---|---|---|
|
Offer |
|||
|
IN01 Offered places Number of places offered for each academic year. Scale info: Whole number |
6,0 |
7,0 |
|
|
Enrolment |
|||
|
IN02 Enrollment Number of students enrolled in an academic year without counting students from incoming mobility programs. Scale info: Whole number |
7,0 |
10,0 |
|
|
IN03 Access enrollment Number of students enrolling in a study plan for the first time. This includes students who transfer their transcripts, access by partial validation of foreign studies or who adapt from plans in extinction. Scale info: Whole number |
5,0 |
6,0 |
|
|
IN04 New enrollment by pre-registration Number of students who enroll in the first year of a study plan for the first time, that is, not counting students who access through partial validation of foreign studies, transfers or adaptations from plans in extinction. Scale info: Whole number |
5,0 |
6,0 |
|
|
IN05 Variation in new enrollment by pre-registration Relative variation rate of new admission enrollment by pre-registration. Scale info: Percentage with two decimal places. |
66,67 |
- |
|
|
Admittance profile |
|||
|
IN06 Average access grade by pre-registration Average entrance grade for pre-registration of students starting studies. Determines the entry profile. Scale info: Rational number with two decimal places. The range goes from 0 to the maximum value that can be obtained in each academic year for pre-registration (some historical values have been 10.00 points, 12.00 points or 14.00 points). |
7,3513 |
6,9405 |
|
|
IN08 Percentage of foreign students over total enrolled Percentage of foreign students over enrolled students, excluding students enrolled in incoming mobility programs. Scale info: Percentage with two decimal places |
14,29 |
10,0 |
|
|
IN09 Percentage of national students from outside Galicia over total enrolled Percentage of national students from outside Galicia on enrolled students, without counting students enrolled in incoming mobility programs. Scale info: Percentage with two decimal places |
0,0 |
30,0 |
|
|
IN13 Percentage of enrolled students who are USC graduates Number of students enrolled in the master's program who graduated from USC. Scale info: Percentage with two decimal places |
28,57 |
20,0 |
|
|
Adaptation to demand |
|||
|
IN12 Occupancy rate Number of new students entering through pre-registration divided by the places offered. Scale info: Percentage with two decimal places |
83,33 |
85,71 |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|
|---|---|---|---|
|
External mobility |
|||
|
IN18 Percentage of students received by USC from mobility programs over total enrolled Number of students received at USC in that degree from other universities (mobility programs) divided by the number of students enrolled in the degree. Scale info: Percentage with two decimal places |
0,0 |
0,0 |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|---|---|---|
|
IN22 Percentage of graduates in an academic year who completed internships in companies or institutions during their studies Percentage relationship between graduates of a degree in an academic year who have carried out internships in companies and institutions throughout their studies, out of the total number of students graduating in that degree and in that same academic year. Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
75,0 |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|
|---|---|---|---|
|
Drop-out |
|||
|
IN41 Dropout rate under RD 1393/2007 Percentage relationship between students in a new admission cohort who should have obtained their degree in the previous academic year and who did not enroll in either that academic year or the previous one. Scale info: Percentage with two decimal places |
- |
33,33 |
|
|
Assessment |
|||
|
IN36 Evaluation rate Percentage relationship between the total number of ordinary credits for which the students applied and the total number of ordinary credits enrolled. Scale info: Percentage with two decimal places |
87,4 |
83,77 |
|
|
Average duration of studies |
|||
|
IN38 Average duration of studies Average duration (in years) in which students take to complete the credits corresponding to the curriculum. Scale info: Rational number with two decimal places |
2,0 |
2,0 |
|
|
Efficiency of graduates |
|||
|
IN53 Efficiency rate (graduates' performance) Percentage ratio between the total number of credits that a student passed during the degree in which he graduated and the total number of credits in which he enrolled. Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
93,02 |
|
|
Students per group |
|||
|
IN32 Average number of students per interactive teaching group Relationship between the number of enrolled students and the number of interactive teaching groups. Scale info: Rational number with two decimal places |
4,1667 |
4,75 |
|
|
IN55 Average number of students enrolled in mandatory and basic training courses per theoretical group (lectures) Relationship between the number of students enrolled in compulsory basic education subjects and the number of theory groups in those subjects. Scale info: Rational number with two decimal places |
5,0 |
5,875 |
|
|
IN56 Average number of students enrolled in elective courses per theoretical group (lectures) Relationship between the number of students enrolled in optional subjects and the number of theory groups in those subjects. Scale info: Rational number with two decimal places |
2,3333 |
2,0 |
|
|
Success |
|||
|
IN35 Success rate Percentage ratio between the total number of ordinary credits that students have passed and the total number of ordinary credits for which they have applied. Scale info: Percentage with two decimal places |
95,5 |
90,7 |
|
|
IN50 Success rate of graduates Percentage relationship between the total number of credits that a student passed throughout the degree from which he/she graduated and the total number of credits that he/she applied for. Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
94,49 |
|
|
Graduation |
|||
|
IN37 Graduation rate Percentage ratio between students who completed their studies within the time provided for in the study plan or in an additional academic year and their entry cohort. It shows information on the degree of effectiveness of the students and the institution in relation to their academic activity. Scale info: Percentage with two decimal places |
- |
66,67 |
|
|
Performance |
|||
|
IN34 Performance rate Percentage relationship between the total number of ordinary credits that students passed and the total number of ordinary credits in which they enrolled. Scale info: Percentage with two decimal places |
83,46 |
75,48 |
|
|
Satisfaction |
|||
|
IN19 Students' satisfaction with external internships Average rating of the student satisfaction survey with external internships. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
- |
4,8889 |
|
|
IN20 Professional tutors' satisfaction with external internships Average rating of the professional tutors' satisfaction survey with external internships. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
- |
3,67 |
|
|
IN42 General satisfaction of graduates with the degree program Average rating of questions regarding satisfaction with the degree in the graduate survey. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
3,55 |
- |
|
|
IN46 Students' satisfaction with the teaching received Average rating of the student satisfaction survey with the teaching received. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
2,43 |
4,58 |
|
|
IN47 Teachers' satisfaction with the teaching provided Average rating of the teacher satisfaction survey with the teaching provided. Scale info: Minimum 0.00, maximum 5.00 |
3,9487 |
3,8974 |
|
|
IN48 Response rate to the satisfaction survey Percentage of response to the satisfaction survey by students. Scale info: Percentage with two decimal places |
20,0 |
42,8571 |
|
Indicator |
2021-2022 |
2022-2023 |
|---|---|---|
|
IN24 Percentage of Teaching and Research Staff (PDI) with six-year research periods Percentage relationship between the PDI with six years and the total PDI with teaching in the degree and which can have six years Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
100,0 |
|
IN25 Percentage of PDI with a PhD over total PDI Percentage ratio between the doctoral PDI and the total PDI with teaching in the title. Scale info: Percentage with two decimal places |
100,0 |
100,0 |
|
IN26 Percentage of civil servant PDI over total PDI Percentage relationship between the official PDI and the total PDI with teaching in the degree. Scale info: Percentage with two decimal places |
87,5 |
100,0 |